Linux C++ 开发9 – 手把手教你使用gprof性能分析工具

• 1. 什么是gprof？
• 2. gprof的用法
  • 2.1. 编译程序
  • 2.2. 运行程序
  • 2.3. 生成分析报告
  • 2.4. gprof常用参数说明
  • 2.5. 分析报告解读
    • 2.5.1. Flat profile 各个字段的含义
    • 2.5.2. Call graph 各个字段的含义
• 3. Demo演示
  • 3.1. demo04.cpp 源码
  • 3.2. 编译、运行和分析
  • 3.3. 查看分析报告

1. 什么是gprof？

gprof 这是一个GNU的性能分析工具，它是GCC（GNU Compiler Collection，GNU编译器套件）的一部分，与GCC编译器紧密集成。可用于分析程序的函数调用关系和每个函数的运行时间。它通过在编译时插入性能分析代码来收集函数调用信息和执行时间，来帮助开发者识别性能瓶颈。

gprof的优点：

• 可以方便的分析程序的函数调用关系和每个函数的运行时间。
• gprof对于代码大部分是用户空间的CPU密集型的程序用处明显。

gprof的缺点：

• 对于大部分时间运行在内核空间或者由于外部因素（例如操作系统的 I/O 子系统过载）而运行得非常慢的程序难以进行优化。
• gprof默认不支持多线程程序。（gprof采用ITIMER_PROF信号，在多线程内只有主线程才能响应该信号）
• 默认不支持共享库程序。

2. gprof的用法

2.1. 编译程序

首先，需要使用 -pg 选项编译你的程序：

g++ -pg -o my_program my_program.cpp

除了-pg外，还有一个参数-p,它可以生成适合prof性能分析工具的代码，他们之间的区别如下：

• -p: 可以生成适合prof性能分析工具的代码。
• -pg: 可以生成适合gprof性能分析工具的代码，也就是profile information for gprof的含义。

要理解上面描述，又不得不了解prof和gprof两个工具的关系了。

• prof是一个较早的性能分析工具，最初在UNIX系统上使用。编译时加上-p选项，生成的可执行文件会在运行时收集性能分析数据。然后通过prof工具再生成性能分析报告。
• gprof是GNU项目的一部分，是一个更现代的性能分析工具，它的功能与prof类似，但比prof提供了更多的功能和更好的用户体验。而且程序运行时输出的性能分析数据也更丰富、详细。现在gprof几乎取代了prof。

2.2. 运行程序

编译完成后，运行你的程序：

./my_program

运行过程中，gprof 会生成一个名为 gmon.out 的文件，其中包含了性能分析数据。

2.3. 生成分析报告

运行完程序后，使用 gprof 工具生成分析报告：

gprof my_program gmon.out > analysis_report.txt

生成的 analysis_report.txt 文件中包含了函数的调用时间、调用次数等详细信息。

2.4. gprof常用参数说明

gprof命令格式:

gprof [options] [executable-file [profile-data-files…]] [> outputfile] Gprof命令行格式 Gprof command line format

options参数说明：

2.5. 分析报告解读

gprof 生成的报告通常包含以下几个部分：

• Flat profile: 显示每个函数的执行时间、调用次数等信息。
• Call graph: 显示函数之间的调用关系和每个函数的执行时间。

2.5.1. Flat profile 各个字段的含义

2.5.2. Call graph 各个字段的含义

3. Demo演示

3.1. demo04.cpp 源码

#include 

int64_t add(int64_t a, int64_t b)
{
    return a + b;
}

void func1()
{
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i 

3.2. 编译、运行和分析

# 编译程序
g++ -pg ./demo04.cpp -o ./demo04.out
# 运行程序
./demo04.out
# 生成分析报告
gprof ./demo04.out ./gmon.out > analysis_report04.txt
# 也可以使用下面的命令，生成的报告更加简洁，没有冗余信息
gprof -b ./demo04.out ./gmon.out > analysis_report04.txt

3.3. 查看分析报告

打开analysis_report04.txt，可以看到类似如下的输出：

Flat profile:

Each sample counts as 0.01 seconds.
 no time accumulated

  %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  Ts/call  Ts/call  name    
  0.00      0.00     0.00  1500000     0.00     0.00  add(long, long)
  0.00      0.00     0.00        1     0.00     0.00  func1()
  0.00      0.00     0.00        1     0.00     0.00  func2()

...

Call graph (explanation follows)


granularity: each sample hit covers 4 byte(s) no time propagated

index % time    self  children    called     name
                0.00    0.00  500000/1500000     func2() [10]
                0.00    0.00 1000000/1500000     func1() [9]
[8]      0.0    0.00    0.00 1500000         add(long, long) [8]
-----------------------------------------------
                0.00    0.00       1/1           main [6]
[9]      0.0    0.00    0.00       1         func1() [9]
                0.00    0.00 1000000/1500000     add(long, long) [8]
-----------------------------------------------
                0.00    0.00       1/1           main [6]
[10]     0.0    0.00    0.00       1         func2() [10]
                0.00    0.00  500000/1500000     add(long, long) [8]
-----------------------------------------------

...

Index by function name

   [8] add(long, long)         [9] func1()                [10] func2()

通过这些信息，可以清楚地看到 func1 和 func2 的执行时间和调用次数，从而进行针对性的优化。

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大家好，我是陌尘。

IT从业10年+, 北漂过也深漂过，目前暂定居于杭州，未来不知还会飘向何方。

搞了8年C++，也干过2年前端；用Python写过书，也玩过一点PHP，未来还会折腾更多东西，不死不休。

感谢大家的关注，期待与你一起成长。